Mga Pamantayan sa Pagtataya: Paano Sila Ginagawang Kita ang Pagkakaibigan

Noong nakaraan, kapag pinag-uusapan ang predictive markets, mas nagkakaroon ng pansin kung gaano katumpak ito, kung gaano kalaki ang trading volume, at kung makakabuo ba ito ng isang bagong market para sa impormasyon. Ngunit kapag ang predictive market ay isang negosyo, nagbabago ang pangunahing tanong: Ano ang business model ng predictive market?

Sa mundo ng negosyo, ang mataas na volume ng pagtinda ay hindi katumbas ng kita ng platform. Maaaring malaki ang ingay ng isang order book, at maaaring madalas magbili at magbenta ang mga user, ngunit kung ang karamihan sa mga transaksyon ay hindi nakakapasok sa mga kategorya ng bayad, o kung ang aktibidad ay nakabatay lamang sa suporta at puntos, ang volume ng pagtinda ay isang magandang numero lamang, hindi isang malusog na kita.

Para sa mga prediction market, ang totoong pagsubok sa negosyong kasanayan ay hindi ang "ilang mga market ang binuksan" o kung gaano karaming tao ang interesado sa isang pangyayari, kundi kung kayang i-ugnay nang walang pagkakamali ng platform ang tatlong bagay na ito:

Makapag-ambag ng tunay na pag-trade;

Panatilihin ang sapat na likuididad ng order book;

Ikonvert ang aktibong order na kumakain (Taker) sa Fees (mga bayarin).

Ito ang dahilan kung bakit ang business model ng prediction market ay hindi simpleng “pagmamay-ari ng bukas”. Sa panlabas, ito ay tila isang simpleng laro ng pagtaya sa YES/NO, ngunit ang tunay na suporta sa paa ng kita ng platform ay ang mga transaksyonal na istruktura, mekanismo ng likuididad, pagkakaiba ng bayad, at pag-uugali ng mga user.

Lalo na pagkatapos ng head platform na Polymarket ay magsimula nang sistematisang magdagdag ng Taker Fee, ang kuwento ng prediction market ay nagsimula nang pumasok sa yugto ng “revenue validation”.

Ang artikulong ito ay magpapaliwanag nang malalim mula sa pananaw ng negosyo sa mga pondo sa ilalim ng prediction market:

Paano nagkakaroon ng kita ang platform ng prediction market?

Bakit ang pagkakabuo ng maker/taker ang nagdedesisyon sa buhay o kamatayan ng platform?

Ano ang pangunahing pagkakaiba sa disenyo ng mga bayarin mula sa mga pangunahing platform tulad ng @Polymarket, Kalshi, @opinionlabsxyz, at @predictdotfun?

Bakit ang pinakamataas na volumen ng pagtutustos ay hindi naman ang pinakakitaan?

💡 Pangunahing konklusyon: Ang prediction market ay hindi nagbebenta ng sagot, kundi ng pagkakaiba-iba.

Mas malapit ang presyo sa 50/50, mas malaki ang pagkakaiba ng merkado at mas malakas ang pagkikilos sa pagtrabaho, kaya mas madaling kikita ang platform sa mga bayarin mula sa aktibong pagkakasya; mas malapit ang presyo sa 0 o 100, mas tiyak ang resulta, kahit na nananatili pa ang halaga ng impormasyon, ang kaugnay na timbang ng bayarin ay malinaw na bumababa.

Kaya ang totoong barayting pangnegosyo ng predictive market ay hindi ang pagpapalit ng mga "kaganapan" sa mga order book, kundi ang pagpapalit ng "pagkakaiba-iba" sa mga transaksyon, at pagpapalit nang maayos ang mga transaksyon sa kita.

Upang masuri ang cash flow ng prediction market, unang kailangan mong maunawaan ang apat na pangunahing drive ng kinita. Ipinag-uugnay nila ang bawat isa at nagbuo ng isang sariling siklo mula sa traffic hanggang sa pagpapalit.

1️⃣ Mga bayarin sa pagtrabaho - Direktang pinagkukunan ng kita

Karamihan sa mga prediction market ay nagmamaliit sa mga taker, o mga aktibong nagtatrabaho, dahil ang mga taker ay nagpapababa ng liquidity, samantalang ang mga maker ay nagbibigay ng liquidity.

Ibig sabihin nito, hindi lahat ng pagtutustos sa predictive market ang nagdudulot ng kita. Karaniwan ang mga transaksyon na may aktibong pagkakasya ng user at handang magbayad para sa bilis at katiyakan ang nagdadala ng mga bayarin sa platform.

2️⃣ Likuididad - Patuloy na pundasyon ng pagtrato

Ang pinakamahirap sa prediction market ay hindi ang pagbuo ng mga bid, kundi ang pagpapalalim ng mga bid.

Kung walang mga order sa order book, at ang mga user ay hindi kayang bumili o magbenta, kahit may paksa ang merkado, mahirap makabuo ng epektibong presyo.

Kaya maraming platform ang nagbabawas sa gastos ng Maker, o kaya ay nagbibigay ng insentibo sa Maker.

Hindi ito direktang "source ng kita", ngunit ito ang nagtatakda kung magkakaroon ba ng matagalang pagkakaroon ng mga bayarin sa transaksyon.

Walang liquidity, walang patuloy na pag-trade, kaya ang kita mula sa mga bayarin ay hindi makakarating ng katatagan.

3️⃣ Halaga ng Impormasyon - Pagpapalakas ng Isip

Ang pagbabahagi ng mga palatuntunan ay iba sa karaniwang trading platform dahil hindi ito lamang isang tool para sa pagtrabaho, kundi gumagawa rin ito ng impormasyon.

Kapag may sapat na volume at liquidity ang isang order book, ang presyo nito ay magiging isang signal ng probabilidad. Ang mga media ay magtatapos dito, ang mga KOL ay magpapaliwanag dito, ang mga trader ay magmamarka dito, at ang mga karaniwang user ay gagamit nito upang matukoy ang emosyon ng merkado.

Hindi ito diretso naging bayarin, ngunit ito ay nagdadala ng atensyon sa platform, pagkaunawa ng user, at panlabas na pagpapalaganap. Sa mahabang panahon, ang halagang impormasyong ito ay magbabalik at magpapalakas ng pangangailangan sa pagtinda.

4️⃣ User Engagement at at Discount System – I-transform ang aktibidad sa kita

Bukod sa pangunahing bayarin sa pagtrabaho, iba’t ibang platform ay nagpapalakas din sa pagtrabaho sa pamamagitan ng diskwento, pagpapakilala, aktibidad, puntos, at refund. Ang mga hakbang na ito ay hindi direktang nagdudulot ng kita, ngunit nakakaapekto sa tagal na kakayahan ng platform na kumita. Halimbawa, ang Opinion ay nag-aalok ng diskwento para sa mga user, diskwento sa pagtrabaho, at diskwento sa pagpapakilala; ang Predict.fun ay gumagamit ng mas simpleng sistema ng pangunahing bayarin at diskwento; samantalang ang Polymarket ay nakatuon sa iba’t ibang kategorya ng magkakaibang rate at Maker rebate. Ang kalikasan ng diskwento at insentibo ay hindi simpleng subsidy, kundi pagpapalabas ng bahagi ng kita upang makakuha ng pagpapanatili ng user, at pagkatapos ay paulit-ulit na isasalin ang aktibidad sa kita.

Sa pagtingin sa mga disenyo ng bayarin ng ilang pangunahing mga market para sa pagbati, ang estratehikong direksyon ng industriya ay napakalapit: pagsuporta sa pagpapakita ng order para sa likuididad, at pagpapalit ng aktibong pagkakasundo sa kita. Gayunpaman, sa pagpapatupad ng taktika, ang iba’t ibang platform ay nagpapakita ng malinaw na pagkakaiba-iba sa estratehiya dahil sa kanilang iba’t ibang posisyon.

1️⃣ Polymarket: Pagsasakatuparan ng presyo ayon sa track

Ang taker fee logic ng Polymarket ay nagtatagpo ng "market differentiation" at "pricing of disagreement" sa isang malaking antas. Ang kanilang opisyal na pangunahing pormula ay:

bayad = C × feeRate × p × (1 - p)

Kung saan, C ay ang bilang ng nakapag-achieve na yunit, p ay ang presyo ng transaksyon, at ang feeRate ay tinukoy ng market segment.

Ang mekanismo ay naglalaman ng dalawang pangunahing baryable:

Pagsasapilit sa mga track: Ayon sa kasalukuyang pinatotohanang rate ng bayad, ang feeRate ng Crypto ay 0.07, Sports ay 0.03, Politics / Finance / Tech ay 0.04, Culture / Weather ay 0.05, at ilang mga market sa Geopolitics ay 0. Ibig sabihin, hindi nagtatanggap ng iisang rate ang Polymarket sa lahat ng market, kundi gumagamit ito ng iba’t ibang rate batay sa kalakalan, sensitivity, at pagkakaroon ng kakayahang magbayad ng mga user sa bawat track.

Pricing ng Discrepancy: Perpektong pagkakatugma sa matematikong kurba ng p × (1 - p). Mas mataas ang bayarin kung mas malapit ang presyo sa 50/50 (pinakamalaking pagkakaiba ng merkado); mas mababa ang bayarin kung mas tiyak ang resulta (malapit sa 0 o 100).

https://docs.polymarket.com/trading/fees

2️⃣ Kalshi: Mas malapit sa modelo ng kompyutang exchange

Ang mga bayarin ng Kalshi ay disenyo sa ilalim ng isang kompliyans na framework na mas malapit sa tradisyonal na mga exchange ng financial derivatives, at ang kanilang karaniwang Taker fee formula ay nakadepende rin sa pagkakaiba ng presyo:

bayad = pagsasaklaw pataas (0.07 × C × P × (1 - P))

Kung ang C ay ang bilang ng kontrata, ang P ay ang presyo ng kontrata, at ang bayarin ay iiround up sa pinakamalapit na sentimo. Ang istrukturang ito ay malapit sa C × feeRate × p × (1-p) ng Polymarket.

Ang estruktura ng bayarin ng Kalshi ay may pagkakatulad sa Polymarket: ang kanilang bayarin sa transaksyon ay nauugnay din sa presyo ng kontrata—mas mataas ang bayarin kapag malapit sa 50¢, at mas mababa kapag malapit sa 1¢/99¢. Ipakikita ng fee schedule ng Kalshi na ang taker fee para sa 100 na kontrata ay nagbabago sa pagitan ng $0.07 hanggang $1.75.

Ngunit isang mahalagang pagkakaiba sa pagitan ng Kalshi at Polymarket ay ang mga partikular na merkado ng Kalshi ay may Maker fee din, at ang pagkakaroon ng bayad ay nangyayari lamang kung ang mga order na ito ay nakapag-achieve ng pagkakasundo; walang bayad kung ikaw ay kanselahin ang iyong order. Ito ay nagpapakita na ang istruktura ng bayad ng Kalshi ay mas malapit sa mga kompyansang exchange: hindi simpleng libre ang Maker, kundi may mas kumplikadong mga patakaran sa parehong panig na nakabatay sa bawat merkado.

https://kalshi.com/docs/kalshi-fee-schedule.pdf

3️⃣ Opinyon: Mas bigyang-diin ang diskwento at paghahati-hati ng mga user

Ang Opinion ay nagdagdag ng napakakomplikadong “maraming dimensyon ng diskwento” kung saan ang formula ng epektibong rate ay:

Epektibong rate ng bayad = topic_rate × presyo × (1 − presyo) × (1 − user_discount) × (1 − transaction_discount) × (1 − user_referral_discount)

Ibig sabihin, ang mga bayarin ng Opinion ay hindi lamang nakadepende sa market price at topic_rate, kundi din sa mga faktor tulad ng user discount, trading discount, at invite discount.

Itinakda rin ni Opinion ang minimum order na $5 at minimum fee na $0.25 upang maiwasan ang sobrang mababang bayarin sa mga maliit na transaksyon.

Ito ay nagpapakita na ang disenyo ng bayarin ng Opinion ay mas nakatuon sa user operations:

Ginagamit ang topic_rate upang magkakaiba ang iba’t ibang merkado

Ang user_discount ay ginagamit para sa paghahati-hati ng mga user

Kaya, kumpara sa “price differentiation by赛道” ng Polymarket, mas tila ginagamit ng Opinion ang mga bayarin bilang isang tool sa pagpapatakbo: sa isang panig, ginagamit nito ang sistema ng diskwento upang gabayan ang mga user sa pag-trade, pagpapanatili, at pagdudulot ng mga bagong user, habang sa kabilang panig, pinapababa nito ang hadlang sa paglalagay ng order sa pamamagitan ng libreng maker upang panatilihin ang likuididad ng merkado.

https://docs.opinion.trade/trade-on-opinion.trade/fees

4️⃣ Predict.fun: Isang simpleng rate na pantay-pantay

Mas simpleng istruktura ng bayarin ni Predict.fun, na angkop para mabawasan ang gastos sa pag-unawa ng mga user.

Ayon sa kasalukuyang pormal na pahayag nito, ang formula para sa pagkalkula ng bayarin ay:

Raw Fee = Base Fee % × min(Presyo, 1 − Presyo) × Mga Bahagi

Ang Base Fee ay kasalukuyang 2%. Ang aktwal na rate ay magbabago batay sa presyo ng pagkakasundo: sa ilalim ng 50%, ang rate ay nakakapit sa 2%; sa itaas ng 50%, mas malapit ang presyo sa 1, mas mababa ang aktwal na rate.

Dagdag pa, sinusuportahan ng Predict.fun ang fee discount, kung saan bababa pa ang mga bayarin pagkatapos ng diskwento.

Ang tampok ng disenyo na ito ay mas intuitibo: hindi kailangan ng mga gumagamit na unang matukoy kung ang order book ay nasa anong panig, kundi sapat na tukuyin ang presyo ng transaksyon upang maunawaan ang pagbabago sa bayarin.

https://docs.predict.fun/the-basics/predict-fees-and-limits#limits

Nakikita na ang karaniwang katangian ng mga platform ng prediction market ay: lahat ay sumusubok na i-convert ang aktibong pagkakasya bilang kita.

Ito ay nagpapakita rin na ang komersyalisasyon ng prediction markets ay hindi nagtatapos sa isang paraan lamang. Lahat sila ay sumasagot sa iisang tanong: handa ba ang mga user na magbayad para sa pagtrading?

Bagaman iba-iba ang mga paraan ng paglalaro, ang Polymarket ay patuloy na ang pinakamabisang platform na maaaring pag-aralan upang masuri ang tunay na efficiency ng pagkakaroon ng kita sa predictive market.

Ang mga pangunahing dahilan ay 2:

Ang kanyang path ng bayarin ay pinakamalinaw: mula sa Crypto bilang pagsubok, hanggang sa Sports na paglalawak, at pagkatapos ay halos lahat ng kategorya ay may bayarin.

Mas kompletong datos nito: ang opisyal na feeRate, 7D / 30D Fees ay maaaring gamitin para paunlarin ang estruktura ng kita

Kaya ngayon, gagawin nating halimbawa ang Polymarket upang sagutin ang isang mas tiyak na tanong: Totoo ba na ang pinakamataas na volume sa track ay ang pinakakitaan?

3.1 Mula sa Libre hanggang sa Bayaran: Ang Timeline ng Komersyalisasyon ng Polymarket

Enero 2026: Ang Crypto ay naging unang bayaran na sektor

Bumabalik ang Polymarket sa mga gumagamit sa Amerika, na una sa Crypto section na naglalayong maglagay ng Taker Fee. Ang mga palitan sa cryptocurrency ay may maikling settlement cycle, malaking pagbabago ng presyo, at pagtatrabaho na katulad ng secondary short-term, kaya ang paghahanap ng mga gumagamit para sa mabilis na pagpapalit ay mas malaki kaysa sa kanilang pagkabahala sa friction cost, gawaing ideal para sa pagsubok ng bayarin.

Pebrero 18, 2026: Ang Sports ay naging ikalawang bayad na kategorya

Agad pagkatapos, noong Pebrero 18, 2026, ang Sports板块 ay naging ikalawang bayad na板块. Ang sports betting ay may likas na mataas na frekwensiya at maikling siklo, na nagbibigay ng patuloy na trading scenario. Kaya ang Sports ay natural na pagpapatuloy sa pagbabayad.

Kaya sinisimulan ng Polymarket ang pagkuha ng bayarin para sa Crypto at Sports, dahil sa pagpapatunay ng modelo ng kita sa mga sektor na may mas mataas na pagtanggap ng mga user.

Marso 30, 2026: Ang mga bayarin ay papalawakin sa mas maraming sektor

Noong Marso 30, 2026, papalawakin ng Polymarket ang taker fee sa mas maraming kategorya tulad ng Politics, Finance, Economics, Culture, Weather, Tech, Mentions, at Other/General, na dadalhin ang kabuuang bilang ng kategoryang may bayad sa 10.

Pagkatapos ng komprehensibong pagkakaltas, hindi simpleng pinagsama ng Polymarket ang lahat ng mga sektor sa iisang rate, kundi ginamit nito ang mas detalyadong istruktura ng rate. Ang hakbang na ito ay maaaring ituring bilang mahalagang punto sa komersyalisasyon ng Polymarket, kung saan sinimulan na nitong palawakin ang modelo ng pagkakaltas sa mas malawak na mga merkado.

Ang epekto ng komprehensibong bayarin ay napakakita. Ayon sa pinakabagong datos, ipinakita na ng Polymarket ang malaking kakayahang magdala ng kita: ang 7D Fees ay umabot sa $9.27M, at ang 30D Fees ay umabot sa $36.3M. Ang kanyang kita sa 7 araw ay nasa top six ng lahat ng Crypto project sa network, at opisyal na nasa grupo ng mga proyektong may kita.

3.2 Pagsusuri sa mga Single Type at Distribusyon ng Presyo sa Core Track

Upang mas maging akurat ang pagkalkula sa tunay na kita ng bawat sektor ng Polymarket, sinusukat namin ang mga bayarin para sa limang pangunahing sektor batay sa Polymarket trading data mula 2021 hanggang Pebrero 2026.

Batay sa porsyento ng market orders, malinaw ang pagkakaiba ng limang sector:

Ang Crypto ay may pinakamataas na bahagi ng market sa 75%, na lubos na sumasalungat sa katangian ng mga crypto asset na “mabilis na nagbabago”, kung saan mas pinipili ng mga user ang market orders upang i-lock ang kanilang profit at loss; ang Weather track ay dahil sa paghahatid ng mga real-time na pagbabago sa panahon, ang mga user ay parehong napakalaking nagpapahalaga sa bilis ng reaksyon.

Sa pangalawa, ang dami ng bayarin ay malalaking nakadepende sa presyong saklaw ng order book.

Dahil ang mga transaksyon na pumasok sa rate ng bayad ay hindi nagdudulot ng parehong bayad. Ang komisyon ng Polymarket ay may kaugnayan sa p × (1 - p); mas malapit ang presyo sa 50/50, mas malaki ang pagkakaiba ng merkado, at mas mataas ang timbang ng bayad; mas malapit ang presyo sa 0% o 100%, mas malapit ang resulta sa katiyakan, at mas mababa ang timbang ng bayad.

Batay sa mga datos ng limang pangunahing track, ang karamihan sa mga transaksyon ay nakatuon sa 30～50, lalo na sa interval ng 40～50:

Nagpapakita ang set ng data na ang pangunahing pagtinda sa Polymarket ay hindi nangyayari sa mga interval kung saan ang resulta ay malapit nang matukoy, kundi nakatuon sa mga posisyon kung saan mayroon pa ring malinaw na pagkakaiba-iba ang palagay ng merkado.

3.3 Pagkalkula ng kita: Sino ang baka ng kita?

Ginagawa namin ang isang malaking pagtatantiya sa kita mula sa mga bayarin ng Polymarket sa limang kategorya gamit ang volume ng pagtutustos sa bawat market, kasama ang kaugnay na feeRate, at isinasaalang-alang ang timbang na p × (1-p) ayon sa iba’t ibang presyo interval. Kasama rin namin ang pag-unawa na matapos ma-implement ang bayarin, ang ilang mga user na sensitibo sa rate ay maaaring maglipat mula sa Taker patungo sa pagpapakita ng Limit order. Lalo na ang mga user na nagtatrabaho sa huling bahagi ng panahon, nagpapatakbo ng arbitrage sa mababang odds, o nagtatrabaho nang madalas sa maikling panahon, ay magiging mas maingat sa pagkalkula ng kanilang rate ng return.

Kaya maaari nating gawin ang isang mas konservatibong palaisipan batay sa orihinal na pagtatantiya: ipagpalagay na bumaba ang halaga ng mga order na market sa bawat sektor ng 20% pagkatapos ng pagkakaroon ng bayad.

Ang na-adjust na pormula ay naging:

Nakabatay sa pagbabago, inaasahang bayarin ≈ Market volume × 80% × feeRate × (1 - p)

Batay sa kabuuang volumen ng transaksyon sa 7D at porsyento ng volumen ng transaksyon sa bawat sektor, inaasah namin ang 7D na halaga ng market orders sa limang pangunahing sektor.

Nakalkula na ang kabuuang halaga ng mga order na market sa bawat track, at ngayon ay i-estimate ang mga bayarin sa pamamagitan ng pagkombinasyon ng feeRate at timbang ng price range. Upang maging mas tiyak ang kalkulasyon, gagamitin natin ang median ng range bilang approximated price:

(Paalala: Dahil sa mga paraan ng pagkuha ng datos, pagkakasunod-sunod ng mga porsyento ng mga nakaraang order, at dinamikong pagbabago ng mga sektor, ang modelo na ito ay naglalayong muling ipakita ang kontribusyon ng bawat sektor; ang kabuuan ay may makatwirang pagkakaiba sa kabuuang Fees na natukoy ng sistema)

Ano ang ipinapakita ng data?

1️⃣ Ang Crypto ay ang pinakamataas na kontribyutor ng kita sa kasalukuyan, na may pinakahuhulaang bayad sa 7 araw na humahaba sa halos $4.39 milyon, isang 'profit cow'.

Ito ay medyo kontraintuitibo, dahil batay sa bahagdan ng volume ng pagtinda, ang Sport ay ang pinakamalaking sektor, na may 7D na volume na humigit-kumulang sa $401 milyon, na mas mataas kaysa sa $174 milyon ng Crypto. Gayunpaman, sa mga resulta ng bayarin, ang Crypto ay nasa unang puwesto, at ang pangunahing dahilan ay dalawa:

Mas mataas ang porsyento ng market orders: Ang porsyento ng Market ay humigit-kumulang 75%, na mas mataas kumpara sa 60% ng Sport. Ang Polymarket ay nagbabayad ng bayarin para sa market orders, kaya mas maraming transaksyon sa Crypto ang pumasok sa paywall.

Ang feeRate ay pinakamataas: ang feeRate ay 0.07, habang ang Sport ay may 0.03 lamang. Kahit pareho ang halaga ng pagkakasundo ng market order, mas mataas ang bayad per crypto unit na trigged.

2️⃣ Ang Sport ay ang pangalawang pinagkukunan ng bayarin, na may pinakahuling 7-araw na inaasahang bayarin na humigit-kumulang sa $3.31 milyon, na nagsisilbing "base sa volume ng pagtinda."

Ang kahusayan ng Sport ay ang sapat na volumen ng pagtinda. Ang kanyang 7D na volumen ay humigit-kumulang sa $401 milyon, na nasa unang pwesto sa limang kategorya. Ngunit malinaw din ang kanyang kahinaan: ang feeRate ay pinakamababa, na may 0.03 lamang.

3️⃣ Kung isasama ang Politics at Trump sa isang category ng politika, ang tinatayang gastos sa 7 araw ay humigit-kumulang $3.14 milyon, na malapit na sa category ng Sport, isang pulse-based流量漏斗.

Ang mga karakteristikang pampulitika ay malakas ang paghikayat ng pangyayari. Hindi ito tulad ng Sport na mayroong matatag na mga laro araw-araw, o tulad ng Crypto na may patuloy na pagbabago ng presyo, ngunit kapag may eleksyon, pagmamasid, pagbabago ng patakaran, o pahayag ng kandidato, madalas itong magdulot ng malaking pagtinda. Kaya, bagaman ang ritmo ng pagtinda sa mga pampulitikang盘口 ay hindi laging matatag, ang kanilang kontribusyon sa mga bayad ay napakalaking sa panahon ng mga热点.

Ang 7-araw na estima sa gastos ng Weather ay humigit-kumulang $400,000, ang pinakamababa sa limang kategorya.

Kaya, ang estruktura ng kita ng Polymarket ay maaaring maikli na ipaliwanag bilang: ang Crypto ang responsable sa kita ng platform, ang Sport ang responsable sa volume ng transaksyon, at ang Politics / Trump ang responsable sa pagpapalabas ng mga热点 na pangyayari para sa pagkuha ng mga user ng platform.

Ang tagumpay ng Polymarket ay nagdala ng mga aral sa pagbabago para sa buong sektor ng prediction market:

1️⃣ Kompletong pagbabago ng mga pamantayan sa pagtataya

Kanina, sa pagmamasid sa mga prediction market, pinapansin lamang ang trading volume at mga trending topic. Sa pagpasok sa era ng komersyalisasyon, magiging ganap na bagong mga tuntunin para sa pagtataya ng tagumpay: totoong Fees, bahagdan ng Taker, lalim ng order book, at ang spread ng bili at ibenta. Ang trading volume na galing lamang sa pagsasagawa ng transaksyon sa pagitan ng sarili ay hindi na magiging matatag sa ilalim ng mekanismo ng bayad.

2️⃣ Iba’t ibang uri ng pangyayari, iba’t ibang papel sa kita

Hindi maghihintay ang mga hinaharap na platform ng prediction market sa isang uri ng order book lamang para magtagumpay, kundi magiging mas detalyado ang paghahati-hati ng mga gawain.

Mas malapit sa financial trading ang mga merkado tulad ng crypto, kung saan mabilis ang pagbabago ng presyo at maikli ang cycle ng feedback, kaya mas sensitibo ang mga user sa bilis ng pagkakasya, at mas madaling makabuo ng mataas na efficiency sa kita.

Ang Sports ay mas katulad ng patuloy na kita, madalas ang mga palabas, malinaw ang resulta, at patuloy ang mga transaksyon, kaya ito ay angkop para magbigay ng araw-araw na volume ng pagtinda.

Ang mga merkado tulad ng Politics / Trump ay mas nakatuon sa pagpapalabas ng mga pangyayari; hindi laging matatag sa pang-araw-araw, ngunit madalas magkaroon ng malaking volume kapag pumasok sa mga mahahalagang punto tulad ng eleksyon, pag-aaral ng opinyon, o pagbabago ng patakaran.

Ang mga market tulad ng panahon ay may potensyal na magkaroon ng sariling trading scenario kahit na ang sukat ay pansamantala ay maliit, basta't sapat ang standardisasyon ng event at malinaw ang resulta.

3️⃣ Ang mekanismo ng pagkakaroon ng bayad ay magpapabuti sa kalidad ng order book sa pamamagitan ng pagsuot ng paborable na presyo.

Sa libreng yugto, maaaring buksan ng platform ang maraming trading pairs; pagkatapos ng pagbabayad, magsisimula ang mga user at market makers na maging mas matalino sa paggamit ng mga pondo, at ang mekanismo ng pagbabayad ay magiging paraan upang piliin ang kalidad ng merkado.

Ang isang mabuting prediction market ay hindi lamang kailangang may interesanteng paksa, kundi kailangan ding matugunan ang ilang mga kondisyon nang sabay-sabay:

Malinaw ang resulta, madaling i-settle

Madalas na i-update ang impormasyon, na maaaring magdulot ng pagbabago sa presyo

Sapat ang pagkakaiba-iba ng merkado, kaya may motibo ang mga user na mag-trade

Sapat ang liquidity, handa ang mga user na mag-trade nang aktibo

Hindi madaling manipulahin ang resulta

4️⃣ Ang hadlang sa predictive market ay ang "pagsasalba ng pangmatagalang pagtatakda ng presyo"

Ang pagbuo ng isang YES/NO market ay hindi mahirap, ang hirap ay ang pagpapanatili ng patuloy na pagpapakita ng order, pagkain ng order, pag-update ng presyo, at ang pagtanggap ng panganib ng mga tao. Tanging kapag may sapat na depth at trading frequency ang isang market, ang presyo nito ay may kahulugan bilang gabay, at maaari lamang ng platform na kumita dito.

Kaya ang totoong hadlang sa predictive market ay hindi ang “sino ang mas mabilis makakahanap ng trending topic”, kundi: gawing makababawas na market ang trending topic 👉 magbigay ng matatag na liquidity sa market 👉 gawing signal na handang isanggal ng panlabas na mundo ang presyo.

Maraming proyekto na makapagpapaliwanag ng malalaking kuwento, ngunit kaunti lang ang makakapagpapatupad ng kuwento sa tunay na kita.

Noong isang panahon, ang Polymarket ay ang pinakamalikhaing representante ng traffic sa buong industriya, at kapag ito ay natapos ang pagbabalik mula sa “naratibong traffic” patungo sa “systematic na pagkakaroon ng kita,” nais nitong patunayan sa buong industriya ang isang bagay:

Ang pinakamalaking halaga ng prediction market ay hindi lamang nakasalalay sa "kung gaano katumpak ang paghuhula sa hinaharap," kundi sa kanyang tagumpay na gawing isang supermarket na may standardisadong presyo, mataas na kadalian sa pagtinda, at patuloy na pagkakaroon ng kita mula sa kaguluhan ng totoong mundo.

Noong nakaraan, patunayang ang prediction market ay nakakakuha ng malaking流量; ngayon, patunayan nito na ito ay isang hindi kayang labanan na magandang negosyo.

1 Paraan ng pagkalkula: Ihiwalay ang ratio ng market order at limit order sa bawat segment, pagkatapos ay i-estimate ang epekto ng p × (1 - p) sa mga bayarin batay sa iba’t ibang presyong interval ng pagkakasundo, at huling i-combine ang mga rate ng bayarin na kaugnay ng bawat segment upang kalkulahin kung gaano karaming bayarin ang nagmula sa bawat segment.

May-akda: Changan, Amelia, ang Biteye Content Team